Revisione: tecniche per elaborare la nuvola di punti dei radar mmWave per l'attività umana e la postura dell'attività umana

Il radar a onde millimetriche (mmWave) è diventato sempre più importante, influenzando in modo significativo varie aree di ricerca, in particolare quelle relative al rilevamento e al tracciamento umano. Tuttavia, l'interpretazione dei dati della nuvola di punti raccolti dal radar mmWave, un elemento chiave in questi processi, rimane un compito impegnativo. Questo documento di revisione approfondisce i metodi di elaborazione all'avanguardia per i dati delle nuvole di punti acquisiti tramite il radar mmWave. Ispezioniamo e chiariamo sistematicamente i significativi progressi compiuti nel campo, concentrandoci su parole chiave essenziali come localizzazione indoor, rilevamento umano, tracciamento umano, Human Activity Recognition (HAR) e ricostruzione della postura umana. Per prima cosa delineiamo gli aspetti principali e le sfide associate ai dati delle nuvole di punti basati su radar mmWave, offrendo approfondimenti su come differiscono dai dati raccolti tramite sensori tradizionali come Lidar e telecamere. Questo articolo passa quindi in rassegna una serie di metodologie e algoritmi utilizzati per l'elaborazione dei dati della nuvola di punti, ognuno dei quali contribuisce ad affrontare una o più attività tra cui localizzazione, rilevamento, tracciamento, Human Activity Recognition (HAR) e ricostruzione della postura. Inoltre, forniamo un confronto completo di queste metodologie per quanto riguarda la loro efficienza, robustezza e accuratezza. Infine, vengono identificate le lacune nella letteratura esistente e vengono proposte aree potenziali per la ricerca futura. Questa recensione completa funge da riferimento per i ricercatori interessati all'elaborazione dei dati delle nuvole di punti con il radar mmWave, promuovendo ulteriori esplorazioni e innovazioni in questo campo.